(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディスク表面に光を照射するステップと、前記ディスク表面からの反射光を検出して得た信号からディスク画像を形成し、該形成したディスク画像からしわ状の線状の欠陥を検出するステップと、該検出されたしわ状の線状の欠陥に対して周期性の判定を行うステップと、を含み、前記周期性判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の線状の欠陥と周期的に発生するしわ状の線状の欠陥を分類して検出することを特徴とするディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項２】
前記しわ状の線状の欠陥に対して周期性の判定を行うステップは、検出されたしわ状の線状欠陥に対する欠陥の発生座標，線分の発生方向，線分間の周期により周期性の判定を行うことを特徴とする請求項１に記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項３】
ディスク表面に光を照射するステップと、前記ディスク表面からの反射光を検出して得た信号からディスク画像を形成し、該形成したディスク画像からしわ状の円弧状の欠陥を検出するステップと、検出されたしわ状の円弧状の欠陥に対して周期性の判定を行うステップと、を含み、前記周期性判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の円弧状の欠陥と周期的に発生するしわ状の円弧状の欠陥を分類して検出することを特徴とするディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項４】
前記しわ状の円弧状の欠陥に対して周期性の判定を行うステップは、検出されたしわ状の円弧状欠陥に対する欠陥の発生座標，円弧中心の座標，円弧間の周期により周期性の判定を行うこと特徴とする請求項３に記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項５】
ディスク表面にレーザ光を照射する第１のステップと、
前記ディスク表面からの反射光からディスク画像を形成する第２のステップと、
前記ディスク画像に対して線状の欠陥が存在する周波数帯域のみを通過させるフィルタ
を乗じて強調を行う第３のステップと、
前記強調後の画像に対して欠陥が線状に発生している場合は、直線成分を抽出する第４
のステップと、
抽出された直線成分に対して測長処理を行い、線状欠陥を検出する第５のステップと、
検出された線状欠陥に対して周期性判定を行う第６のステップと、
前記第６のステップにおいて、周期性があると判定された場合、高さ判定を行う第７の
ステップと、を含み、
前記第７のステップにおいて、所定値以上の高さであると判定された場合、周期性線状
欠陥であると判定することを特徴とするディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項６】
前記第１のステップでは前記ディスクを螺旋状に走査し、前記第２のステップでは反射
光から得られた１次元配列信号（極座標）に対して座標変換を行い、ディスク画像（直交
座標）の生成を行うことを特徴とする請求項５記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項７】
前記第３のステップでは、得られたディスク画像に対して２次元周波数フィルタを乗じ
ることによって、半径方向（r方向）および，周方向（θ方向）に発生する欠陥に対して
方向性によらず、欠陥の顕在化を行うことを特徴とする請求項５記載のディスク表面の欠
陥検査方法。
【請求項８】
前記第４のステップでは、欠陥が線状に発生している場合は、欠陥の顕在化された画像
から直線成分の抽出を行うことを特徴とする請求項５記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項９】
前記第５のステップでは、抽出された直線成分に対して、欠陥幅，長さ等のパラメータ
を用いて測長処理を行うことを特徴とする請求項５記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１０】
前記第６のステップでは、検出された線状欠陥に対して欠陥の発生方向，欠陥同士の間
隔，発生座標などのパラメータを用いて周期性判定を行うことを特徴とする請求項５記載
のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１１】
前記第７のステップでは、前記ディスク画像のコントラストから高さを判定することを
特徴とする請求項５記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１２】
ディスク表面にレーザ光を照射する第１のステップと、
前記ディスク表面からの反射光からディスク画像を形成する第２のステップと、
前記ディスク画像に対して円弧状の欠陥が存在する周波数帯域のみを通過させるフィル
タを乗じて強調を行う第３のステップと、
前記強調後の画像に対して欠陥が円弧状に発生している場合は、円弧成分を抽出する第
４のステップと、
抽出された円弧成分に対して測長処理を行い、円弧状欠陥を検出する第５のステップと、
検出された円弧状欠陥に対して周期性判定を行う第６のステップと、
前記第６のステップにおいて、周期性があると判定された場合、高さ判定を行う第７の
ステップと、を含み、
前記第７のステップにおいて、所定値以上の高さであると判定された場合、周期性円弧
状欠陥であると判定することを特徴とするディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１３】
前記第４のステップでは、欠陥が円弧状に発生している場合は、欠陥の顕在化された画
像から円弧成分の抽出を行うことを特徴とする請求項１２記載のディスク表面の欠陥検査
方法。
【請求項１４】
前記第５のステップでは、抽出された円弧成分に対して、欠陥幅，長さ等のパラメータ
を用いて測長処理を行うことを特徴とする請求項１２記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１５】
前記第６のステップでは、検出された円弧状欠陥に対して欠陥の発生方向，欠陥同士の
間隔，発生座標などのパラメータを用いて周期性判定を行うことを特徴とする請求項１２
記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１６】
前記第７のステップでは、前記ディスク画像のコントラストから高さを判定することを
特徴とする請求項１２記載のディスク表面の欠陥検査方法。
【請求項１７】
レーザ光をディスク表面に照射して該ディスク表面を走査する投光手段と、前記ディス
ク表面に存在する欠陥による前記レーザ光の反射光を受光するための受光手段と、前記受
光手段の出力から欠陥を検出して種類別に判定する信号処理手段とを有し、
前記信号処理手段は、前記受光手段の出力からディスク画像を形成し、該形成したディスク画像からしわ状の線状の欠陥を検出し、該検出したしわ状の線状の欠陥に対して周期性の判定を行い、周期性の判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の線状欠陥と、周期的に発生するしわ状の線状欠陥を分類して検出することを特徴とするディスク表面の欠陥検査装置。
【請求項１８】
前記信号処理手段は、さらに前記受光手段の出力からしわ状の円弧状の欠陥を検出し、検出したしわ状の円弧状の欠陥に対して周期性の判定を行い、周期性の判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の円弧状欠陥と、周期的に発生するしわ状の円弧状欠陥を分類して検出することを特徴とする請求項１７記載のディスク表面の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディスク表面の検査に係り、特にディスク表面に存在する周期性のある線状欠陥及び円弧状欠陥を検出する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報の記録媒体あるいは半導体の素材として、ガラスやシリコンウェハなどのディスクが使用されている。これらの素材の表面に欠陥があるときは、製品の性質が劣化するので、ディスク表面検査装置により検査を行っている。ディスク表面検査装置は、ディスク表面に発生する欠陥を検出するものである。欠陥には多様な種類があり、例えば、表面に付着した微少な塵埃（パーティクル）、しみ（ステイン）、異物による擦り傷（スクラッチ）、微小な凹部（ピット）や凸部（バンプ）、または滑らかに傾斜した凹部（ディンプル）、ディスク受け渡し時の衝突等により生ずるディスク端部の変形（ハンドリングダメージ）、ディスク表面の研磨跡（グライド）等様々なものがある。これらの各種欠陥の効果的な検出方法として、従来のディスク表面検査装置は、ディスク表面上にレーザ光を照射して、前記各欠陥の形状、大きさ等に対してそれぞれ異なって検出される光学的性質、すなわち、前記レーザ光の反射光や散乱光を受光して欠陥を検出する方法を用いている。このような検出方法を利用した、特許文献１、２に開示されているディスク表面検査装置の概略構成を図２０に示す。
【０００３】
【特許文献１】特開2000-180376号公報
【特許文献２】特許第3732980号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ディスク表面には上述した欠陥以外にも「しわ状」と呼ばれる欠陥（以下，Wrinkle欠陥と呼ぶ）が形成されることがある。Wrinkle欠陥は、ディスク製造においてディスクが熱収縮する過程で発生する欠陥である。その形状特徴を図２に示す。同図(a)はディスク全面を示し、同図(b)、(c)はWrinkle欠陥が発生している箇所α、βの拡大図をそれぞれ示す。また同図(b)の断面プロファイルを同図(d)に、同図(c)の断面プロファイルを同図(e)にそれぞれ示す。Wrinkle欠陥は線状，あるいは円弧状の凹凸が周期的に発生する欠陥であり、発生周期に対して高さが非常に低い低アスペクト欠陥である。本欠陥がディスク表面に存在すると、ヘッドの浮上量が安定せず、磁気の読み書きの精度に影響を与えるので、重大な欠陥である。したがって、Wrinkleがディスク表面に存在するディスクについては、当該ディスクを欠陥ディスクとし，不良品扱いとする場合がある。
【０００５】
ところで、従来から知られているディスク表面検査装置（図２０）では低アスペクト（表面凹凸）欠陥に対しては、第二送光系201の正反射光を受光素子202が受光することによって検出を行っている。低アスペクト欠陥検出原理を図３に示す。送光系201は欠陥の検知が可能な程度に所定の幅を持つ平行光をディスク301表面に投光して、その正反射光をフィルタ203を介して受光素子202により受光する構成となっている（図３(a)）。ディスク301表面に凹欠陥3011が存在する場合（図３(b)）、凹欠陥は凹レンズのような働きをし、平行光は集光され受光素子202に受光される。このとき受光素子202によって検出される信号レベルは受光量の増幅に伴って同図(d)に示すように増幅されるため、例えば、しきい値2023により凹欠陥を検出することが可能となる。またディスク301表面に凸欠陥3012が存在する場合（図３(c)）、凸欠陥は凸レンズのような働きをし、平行光は拡散集光され受光素子202に受光される。このとき受光素子202によって検出される信号レベルは受光量の減少に伴って同図(e)に示すように減少増幅されるため、例えば、しきい値2024により凹欠陥を検出することが可能となる。
【０００６】
しかし、低アスペクト欠陥のうちアスペクト比が非常に低いWrinkle欠陥は欠陥部での信号の増減が非常に小さくなるため、その検出が困難となる。このWrinkle欠陥を従来のディスク表面検査装置により検出するにあたり、次の２点の問題があった。まず１点は従来のディスク表面検査装置では図４に示すように螺旋状にディスクを検査し、信号処理として１次元信号に対してしきい値処理を施していたことである。この処理の場合、仮に図４(a)の欠陥Ａのように半径方向（r方向）に欠陥が周期的に存在する場合は螺旋状に検査すると、欠陥の幅方向に横切るため図４(b)の信号のように周期的な信号変化が得られる。しかし信号強度は非常に小さいため、この信号に対してしきい値処理を施した場合、ディスクのうねりによる信号強度変化によって欠陥部Ａでの信号変化が埋もれてしまう可能性がある。
【０００７】
これを回避するために通常は欠陥が存在する周波数帯域のみを通過させるバンドパスフィルタを信号にかけることによって、うねりを取り除き、しきい値処理による欠陥の検出が可能となる。しかし，図４(a)の欠陥Ｂのように周方向（θ方向）に欠陥が周期的に存在する場合、螺旋状に検査すると、欠陥の長さ方向に横切るため図４(b)の信号のように欠陥部Ｂで信号の変化がうねりの周期と同程度の変化となる場合がある。この場合フィルタ処理によっても欠陥を検出することが困難となる。
【０００８】
もう１点はＡ部のようにWrinkle欠陥部に信号強度変化があった場合でも、その強度変化は非常に小さいため、しきい値の設定によっては欠陥の見逃しが発生する、あるいは虚報が大量に発生してしまうといった問題が発生していた。また検出されたとしても他の線状，円弧状の特徴を持つ欠陥種との弁別も十分にはなされていなかった。
【０００９】
こうしたWrinkle欠陥を見逃すことにより、ハードディスクに多大な悪影響を与えるといった問題や、虚報が大量に発生するといった問題があり、ディスク表面欠陥検査装置として非常に不都合であった。
【００１０】
本発明は上述の問題点に鑑みてなされたもので，Wrinkle欠陥を見逃しなく、正確に弁別して検出することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明のディスク表面の欠陥検査方法においては、ディス
ク表面に光を照射するステップと、ディスク表面からの反射光を検出して得た信号からディスク画像を形成し、この形成したディスク画像からしわ状の線状の欠陥を検出するステップと、検出されたしわ状の線状の欠陥に対して周期性の判定を行うステップと、を含み、周期性判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の線状の欠陥と周期的に発生するしわ状の線状の欠陥を分類して検出することを特徴とする。
【００１２】
また、上記目的を達成するために、本発明のディスク表面の欠陥検査方法においては、
ディスク表面に光を照射するステップと、ディスク表面からの反射光を検出して得た信号からディスク画像を形成し、この形成したディスク画像からしわ状の円弧状の欠陥を検出するステップと、検出されたしわ状の円弧状の欠陥に対して周期性の判定を行うステップと、を含み、周期性判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の円弧状の欠陥と周期的に発生するしわ状の円弧状の欠陥を分類して検出することを特徴とする。
【００１３】
また、上記目的を達成するために、本発明のディスク表面の欠陥検査装置においては、
レーザ光をディスク表面に照射してディスク表面を走査する投光手段と、ディスク表面に
存在する欠陥によるレーザ光の反射光を受光するための受光手段と、受光手段の出力から
欠陥を検出して種類別に判定する信号処理手段とを有し、信号処理手段は、受光手段の出
力からディスク画像を形成し、この形成したディスク画像からしわ状の線状の欠陥を検出し、検出したしわ状の線状の欠陥に対して周期性の判定を行い、周期性の判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の線状欠陥と、周期的に発生するしわ状の線状欠陥を分類して検出することを特徴とする。
【００１４】
また、前記信号処理手段は、受光手段の出力からしわ状の円弧状の欠陥を検出し、検出したしわ状の円弧状の欠陥に対して周期性の判定を行い、周期性の判定の結果に基いて孤立的に発生するしわ状の円弧状欠陥と、周期的に発生するしわ状の円弧状欠陥を分類して検出する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、低アスペクト欠陥であるWrinkle欠陥を発生方向に関係なく、また虚報を抑制し、見逃しなく検出することが可能となる。したがって、検査ディスクの品質が確保され、場合によってはディスク製造の歩留まりを良くすることができ、ディスクの生産効率を上げることができる、という優れた効果をもつ。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照してこの発明の実施の形態を詳細に説明する。
＜実施例１＞
図１は、実施例１によるディスク表面欠陥検査装置の全体構成の概略図である。図１に示すように、当該装置は、各々送光系と受光系とにより構成される２系統の光学系100、200からなり、例えば、第一の光学系100はピット、ハンドリングダメージ、ステイン、パーティクル、スクラッチ欠陥を、第二の光学系200はバンプ、ディンプル、グライド欠陥を検出する。すなわち、欠陥の種類に対応して光学系は複数設けられている。第一の送光系101はディスク301表面上にレーザースポットを形成するように投光し、第二の送光系201は欠陥の検知が可能な所定の幅を持つ平行光をディスク301表面上に投光して、共にディスク301表面上の同位置をステージ302により螺旋状に走査する。当該ディスク301表面上に欠陥があるときは前記レーザースポットが散乱するので、その散乱光を各受光系により受光して複数の欠陥データ信号を得ている。
【００１７】
すなわち、第一送光系101（すなわち、レーザースポット）の散乱光の明視野分を第一の受光素子102が受光し、前記散乱光の暗視野分を第二の受光素子104，105により受光する（ただし、この例においては、ディスク表面から低角度の方向に散乱される暗視野分を受光素子105に、高角度の方向に散乱される暗視野分を受光素子104により受光している）。そして、第一送光系101の正反射光を受光素子103が、第二送光系201の正反射光を受光素子202が各々受光する。欠陥があるときには、正反射光は増光・減光して各受光素子103、104に受光される。このように、欠陥の種類によってその光の強弱が異なる正反射光や散乱光に対応するように各受光素子は設けられている。また、効率よく目的とする光（すなわち、正反射光や散乱光）を受光するために、フィルタ108，109，203やレンズ106等の素子が設けられている。
【００１８】
前記各受光素子により受光された光は、アンプ回路4041等を介して各々欠陥データ信号に変換されて、信号処理装置401に入力される(4011)。次に欠陥データ信号は、極座標から直交座標への座標変換処理が行われ、ディスク表面上の所定の単位セル（例えば、ディスクの半径方向の微小距離Δｒと円周方向の微小距離Δθとで形成される微小な方形セル）に対応してメモリのアドレスに記憶される(4012)。次に座標変換された画像に対してフィルタ処理を行う(4013)。さらに記憶されたアドレスの連続性、密度等欠陥の形状特徴から欠陥判定を行い(4015)、次に欠陥判定において線状欠陥あるいは円弧状欠陥と判定された線分に対して周期性の判定を行う(4016)。欠陥として検出(4018)されたものは出力装置403により出力される。
【００１９】
当該ディスク表面欠陥検査装置は送光系と受光系とを各々備える光学系100と光学系200とにより構成され、送光系と受光系とがディスク301表面上の複数欠陥を検出できるように所定位置に配置される。この実施例においては、第一の光学系100で「ピット」、「ハンドリングダメージ」、「ステイン」、「パーティクル」、「スクラッチ」欠陥を各々検出し、第二の光学系200で「バンプ」、「ディンプル」、「グライド」欠陥を各々検出する。そして、第二の光学系200にてWrinkle欠陥の検出を行う。
【００２０】
Wrinkle欠陥を検出は、第二送光系201の正反射光を受光素子202が受光することによって行われる。前記光学系を用いて、図２に示したWrinkle欠陥に対して検出を行った結果を図５に示す。図２と図５を比較すると高さの凹凸と信号強度の凹凸が逆転している。これは図３の検出原理に示したように凹欠陥が信号強度の増加となり、凸欠陥が信号強度の減少となるためである。しかし、線状欠陥あるいは円弧状欠陥が周期的に発生するという特徴は変わらない。また、光学系200に関して図３では送光系201として平行光を用いた検出原理を説明したが、送光系として図６に示す収束光を用いても同様に表面凹凸欠陥を検出することが可能である。
【００２１】
図７は図１の信号処理装置401で実行する欠陥種類の判定を行うプログラムの一例を示したフローチャートである。本処理フローチャートは線状に発生するWrinkle欠陥の判定を行うフローチャートである。円弧状に発生するWrinkle欠陥の判定を行うフローチャートは後に説明する。当該処理はWrinkle欠陥を検出する受光素子202からの欠陥データ信号が入力されること、すなわち、ハードウエア側（つまり、光学系側）で受光素子202がWrinkle欠陥によって生じた信号強度変化を受光することによりスタートする（4011）。
【００２２】
ソフトウエア側（つまり、信号処理装置401側）に受光素子202から回路(アンプ4041等)を介して信号が入力されると(4011)、極座標から直交座標への座標変換処理が行われる(4012)。図８に取得信号の座標変換処理を示す。本検査装置では図４に示すようにスパイラル走査方式を採用しているため、検出される連続信号により取得する画像は、図８(a)に示すように横軸にθ方向画素、縦軸にr方向画素をとる極座標画像となる。極座標画像から実空間でのディスク形状画像、および実欠陥形状画像を得るために、極座標から直交座標（同図（b））への座標変換が必要となる。極座標画像中の画素（x,y）から直交座標画像中の画素（u,v）への変換には次式を用いる。
【００２３】
【数１】
0005180608.tif 000002
ここでR1はディスク内周半径、R2はディスク外周半径、X，Yは極座標画像のr方向画素数，θ方向画素数をそれぞれ示す。ここで各画素（観察点）は離散的な値をとるため、直交座標画素（u,v）に対応する極座標画素（x,y）は必ずしも観察点と一致しない。そこで、近傍の観察点での共一次内挿法による補正を行う。共一次内挿法では同図(c)に示すように、内挿点周囲の観察点４点の画像データを用いて次式で内挿する。
【００２４】
【数２】
0005180608.tif 000003
ここでi，jはそれぞれx，yの整数部分（観察点）をとる。
【００２５】
次に座標変換された画像に対してフィルタ処理を行う(4013)。Wrinkle欠陥は低アスペクト欠陥であり、信号強度は非常に小さいため、この信号に対してしきい値処理を施した場合、ディスクのうねりや高周波装置ノイズによる信号強度変化によって欠陥部での信号変化が埋もれてしまう可能性がある。これを回避するために図９(a)に示すようにWrinkle欠陥の存在する周波数帯域のみを通過させるバンドパスフィルタを信号にかけることによって、うねりおよびノイズを取り除き、しきい値処理による欠陥の検出が可能となる。ここで周波数帯域はユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）欠陥の周期パラメータから求められる。フィルタの一例を図９(b)に示す。同図はn×nのディジタルフィルタを示しており、画像に対して同フィルタをコンボリューションさせることによりフィルタ処理を行う。フィルタサイズ、フィルタ係数はWrinkle欠陥の存在する周波数帯域のみを通過させる特性となるように決定される。またフィルタ処理後の画像に対する２値化処理はユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）しきい値と比較する。
【００２６】
次に前記処理によって２値化された画像に対して、直線成分の抽出を行う(4014)。直線検出を行うための一例としてHough変換法を用いる。図１０にHough変換の原理を示す。同図(a)は実空間(x,y)上の画像であり，(b)はHough空間を示す。例えば、３個の点P1，P2，P3が一直線上にあるとすれば，その直線方程式は次式となる。
【００２７】
【数３】
0005180608.tif 000004
但し、ρは画像の左隅から直線に下ろした垂線の長さであり、θはx軸と垂線とがなす角である。このとき、一つの直線は、同図(b)で示すθ-ρパラメータ空間上の１点と等価である。対象となる２値画像で値が‘１’である各点(P1，P2，P3)において、上式を満足する(θ,ρ)の組を計算し、それをプロットしたのが同図(b)のＬp1〜Ｌp3である。Ｌp1〜Ｌp3はただ１点(θm,ρm)で交わっており、その点が同図(a)のP1，P2，P3が構成する直線を表している。言い換えればθ-ρパラメータ空間上で、最も交差回数の多い点(頻度最大の点θm,ρm)を選べば、(θm,ρm)が決定する直線が、対象画像上で最も支配的な直線成分であることになる。以上の原理に基づき直線成分の抽出を行う。
【００２８】
次に抽出した複数の線分に対して、構成点間距離と線分長により、線状欠陥判定を行う(4015)。図１１に判定方法を示す。同図においてθ-ρパラメータ空間上で選択された点に対してx,y空間上に直線を引き、その直線に対してユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）幅のしきい値パラメータWをとり、その範囲に存在する点群をその直線を構成する点群とする。幅を持たせた理由としては実際の線状欠陥は１本の線上には乗っておらずある程度幅をもった線分であるからである。次に点群間の距離gi(i=1,2…)を求め、ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）距離のしきい値パラメータgtより小さければその点群は連続であると見なし、大きければ離れていると見なす。次に連結した点群に対して両端の点間の距離(線分長)l1(i=1,2…)を求め、ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）長さのしきい値パラメータltより小さければ、欠陥ではないと見なし、大きければ欠陥として検出する。同図において具体的に示すと、間隔g1,g2をg1＜gt＜g2とすると、l1とl2とは一つの線分Lとなり、l3は独立した線分となる。また線分L，l3とltをl3＜lt＜Lとすると、最終的にLが欠陥として検出される。
【００２９】
次に線状欠陥と判定された線分に対して周期性の判定を行う(4016)。図１２に判定方法を示す。同図(a)のディスク画像において線状欠陥と判定された線分が数本存在する箇所Ａ部の拡大図を同図(b)に示す。ここで仮に線分L1を周期性判定の基準としての周期性の判定の処理を行う(4016)。まずユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）方向性のしきい値パラメータΔθにより方向性の判定を行う。つまり、Hough変換時に求めた直線の角度θに関して、θ1±Δθの範囲内にある線分をL1に対して周期性がある候補線分として取り出す。例えば，同図(b)の場合，θ2，θ3，θ4，は方向性が一致しており，θ5は方向性が一致していないと判定する。次にL1の始点座標（x1s,y1s）と終点座標（x1e,y1e）および、ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）周期のしきい値パラメータρから四角で囲まれる領域を考え、その領域内にある線分に対して線分L1と周期性があると判断する。例えば同図(b)の場合、その領域は点線で示される領域となり、その中に含まれるL2が周期性があると判断される。同様にしてL2を基準と考えると、L3が周期性があると判断され、最終的にはL1,L2,L3が周期性がある線分群として判断される。
【００３０】
周期性判定された線状欠陥に対して最後に高さ判定を行う(4017)。なぜならばディスク表面の凹凸量はヘッドの浮上量の不安定性を招くため、高さによる欠陥判定行う必要がある。画像データから高さ判定を行う一例を図１３に示す。図３に示した光学系を用いて面板表面を検査した場合、高さ情報はコントラストとして画像上に現れるため、このコントラスト情報を用いて高さ判定を行う。周期性判定の段階で孤立欠陥と判定された線分と、周期性があると判定された線分では、高さ判定の方法が多少異なってくるのでまずは孤立欠陥と判定された線分に対する高さの求め方を図１３(a)，(b)を用いて説明する。同図(a)に示すように線分の始点Psから終点Peまでの各点に対して、その点を含むようにして線分と直交する探査領域Q1〜Q2が設定され、探査領域における点Q1から点Q2までの濃度値から線分のコントラストが求められる。これを同図(b)により説明すれば、探査領域Q1〜Q2をm1、m2、m3の３領域に分け、線分はm2の領域に存在すると考える。コントラストは周りの部分との比較なので、その部分での平均的な濃度は線分の外側であるm1とm3の部分から次式で算出されるようになっている。
【００３１】
【数４】
0005180608.tif 000005
この平均的な濃度値とm2の領域の濃度値との差分を求め、それを領域m2で積分したものが線分における点Pnでのコントラストとして求められる。
【００３２】
Cnの値を線分の始点PsからPeまで計算、累積加算してこれを線分長さLで除算すれば、平均的なコントラストCavが求められる。
【００３３】
【数５】
0005180608.tif 000006
欠陥判定としては求まったコントラスト値と実プロファイル（他装置測定）による高さ計測値との相関を同図(c)のようにとることによって検出された線状欠陥のコントラストから欠陥判定が可能である。
【００３４】
次に周期性欠陥と判定された線分に対する高さの求め方を図１３(d)，(e)を用いて説明する。同図(d)に示すように線分の始点Psから終点Peまでの各点に対して、その点を含むようにして線分と直交する探査領域Q1〜Q2が設定され、探査領域における点Q1から点Q2までの濃度値から線分のコントラストが求められる。これを同図(e)により説明すれば、周期欠陥部では表面凹凸が連続して発生しているため濃度の高低も連続して発生すると考えられる。そこで探査領域Q1〜Q2の平均濃度値を求め、この平均的な濃度値と領域Q1〜Q2の濃度値との差分の絶対値を求め、それを領域Q1〜Q2で積分し、領域Q1〜Q2に含まれる線分数で除算した値が周期線分における点P1,P2,P3でのコントラストとして求められる。
【００３５】
【数６】
0005180608.tif 000007
Cnの値を線分の始点PsからPeまで計算、累積加算してこれを線分長さLで除算すれば、平均的なコントラストCavが求められる。
【００３６】
【数７】
0005180608.tif 000008
欠陥判定としては求まったコントラスト値と実プロファイル（他装置測定）による高さ計測値との相関を同図(c)のようにとることによって検出された線状欠陥のコントラストから欠陥判定が可能である。
【００３７】
上記処理により、図７に示すように、最終的に周期性線状欠陥検出(4018)，孤立線状欠陥検出(4020)、ノイズ検出(4019)がなされ、出力装置403により出力される。なお欠陥分類パラメータ(4021,4022)の入力は例えば、図１９(a)に示すように欠陥分類パラメータ入力装置402の入力画面によりユーザにより入力され、検出結果の出力は出力画面403に示すように、欠陥種ごとに例えば色分けして表示される。
【００３８】
上記実施例１によれば、低アスペクト欠陥である周期性線状欠陥を発生方向に関係なく、また虚報を抑制し、見逃しなく検出することが可能となる。
【００３９】
＜実施例２＞
次に円弧状に発生するWrinkle欠陥の判定方法を実施例２として説明する。図１４に円弧状分布の特徴を持つ欠陥に対する画像処理フローを説明する。同図4011〜4013までの処理内容は図７で説明した処理と同様である。
【００４０】
次に前記処理によって２値化された画像に対して、円弧成分の抽出を行う(40141)。円弧検出を行うための一例としてHough変換法を用いる。図１５にHough変換の原理を示す。図１５(a)において、例えば、３個の点P1，P2，P3が半径rの同一円上にあるとすれば、その円方程式は次式となる。
【００４１】
【数８】
0005180608.tif 000009
但し、a、bは円の中心座標となる。中心座標（a、b）の求め方は点P1，P2，P3を中心とする半径rの円を描き、その円の交差回数の最も多い点が中心座標（a、b）となる。この処理を画像全体の‘１’画素に対して行えば、半径rとなる円の中心座標候補が挙げられる。欠陥となりうる円弧状欠陥の半径は任意の値であり、例えば、半径r1〜r2までの欠陥が致命欠陥の半径の対象範囲とする。この場合交差回数の多い点を選ぶ投票は空間（am、bm、rm）で行われ、選出された点により円弧状欠陥の半径および中心座標が求まる。
【００４２】
次に抽出した複数の円弧に対して、構成点間距離と円弧長により、円弧状欠陥判定を行う(40151)。図１６に判定方法を示す。まず、a、b、rパラメータ空間より求めた（am、bm、rm）の値から、x,y平面上に円を描く。ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）幅のしきい値パラメータWをとり、その範囲に存在する点群をその円弧を構成する点群とする。幅を持たせた理由としては実際の円弧欠陥は１本の線上には乗っておらずある程度幅をもった円弧であるからである。次に点群間の距離rθgi(i=1,2…)を求め、ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）距離のしきい値パラメータrθgtより小さければその点群は連続であると見なし、大きければ離れていると見なす。次に連結した点群に対して両端の点間の距離(円弧長) rθli(i=1,2…)を求め、ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）長さのしきい値パラメータrθltより小さければ、欠陥ではないと見なし、大きければ欠陥として検出する。同図において具体的に示すと、間隔rθg1,rθg2をrθg1＜rθgt＜rθg2とすると、rθl1とrθl2とは一つの円弧rθLとなり、rθl3は独立した円弧となる。また円弧rθL，rθl3とrθltをrθl3＜rθlt＜rθLとすると、最終的にrθLが欠陥として検出される。
【００４３】
次に円弧状欠陥と判定された円弧に対して周期性の判定を行う(40161)。図１７に判定方法を示す。同図(a)のディスク画像において、円弧状欠陥と判定された円弧が数本存在する箇所Ａ部の拡大図を同図(b)に示す。ここで仮に円弧C1を周期性判定の基準として周期性判定の処理を行う(40161)。まずユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）円弧中心座標のしきい値パラメータΔa，Δbにより同一中心性の判定を行う。つまり、Hough変換時に求めた円弧中心座標に関して，（a±Δa，b±Δb）の範囲内にある円弧をC1に対して周期性がある候補線分として取り出す。例えば、同図(b)の場合、（a2,b2），（a3,b3），（a4,b4）は中心座標が同一であり、（a5,b5）は中心座標が同一でないと判定する。次にC1の始点座標（x1s,y1s）と終点座標（x1e,y1e）および、ユーザによって設定される（あるいは当該装置に予め設定されている）周期のしきい値パラメータrから帯状で囲まれる領域を考え、その領域内にある線分に対して円弧C1と周期性があると判断する。例えば同図(b)の場合、その領域は点線で示される領域となり、その中に含まれるC2が周期性があると判断される。同様にしてC2を基準と考えると、C3が周期性があると判断され、最終的にはC1,C2,C3が周期性がある円弧群として判断される。
【００４４】
周期性判定された線状欠陥に対して最後に高さ判定を行う(40171)。なぜならばディスク表面の凹凸量はヘッドの浮上量の不安定性を招くため、高さによる欠陥判定を行う必要がある。画像データから高さ判定を行う一例を図１８に示す。図３に示した光学系を用いて面板表面を検査した場合、高さ情報はコントラストとして画像上に現れるため、このコントラスト情報を用いて高さ判定を行う。周期性判定の段階で孤立欠陥と判定された円弧と周期性があると判定された円弧では高さ判定の方法が多少異なってくるのでまずは孤立欠陥と判定された円弧に対する高さの求め方を図１８(a)，(b)を用いて説明する。同図(a)に示すように円弧の始点Psから終点Peまでの各点に対して、着目点に対する垂線と直交する探査領域Q1〜Q2が設定され、領域における点Q1から点Q2までの濃度値から線分のコントラストが求められる。これを同図(b)により説明すれば、領域Q1〜Q2をm1、m2、m3の３領域に分け、円弧はm2の領域に存在すると考える。コントラストは周りの部分との比較なので、その部分での平均的な濃度は円弧の外側であるm1とm3の部分から算出されるようになっている。この平均的な濃度値とm2の領域の濃度値との差分を求め、それを領域m2で積分したものが線分における点Pnでのコントラストとして求められる（次式）。
【００４５】
【数９】
0005180608.tif 000010
Cnの値を円弧の始点PsからPeまで計算、累積加算してこれを円弧長さrθLで除算すれば、平均的なコントラストCavが求められる（次式）。
【００４６】
【数１０】
0005180608.tif 000011
欠陥判定としては求まったコントラスト値と実プロファイル（他装置測定）による高さ計測値との相関を同図(c)のようにとることによって検出された円弧状欠陥のコントラストから欠陥判定が可能である。
【００４７】
次に周期性欠陥と判定された円弧に対する高さの求め方を図１８(d)，(e)を用いて説明する。同図(d)に示すように円弧の始点Psから終点Peまでの各点に対して、着目点に対する垂線と直交する探査領域Q1〜Q2が設定され、領域における点Q1から点Q2までの濃度値から線分のコントラストが求められる。これを同図(e)により説明すれば、周期欠陥部では表面凹凸が連続して発生しているため濃度の高低も連続して発生すると考えられる。そこで領域Q1〜Q2の平均濃度値を求め、この平均的な濃度値と領域Q1〜Q2の濃度値との差分の絶対値を求め、それを領域Q1〜Q2で積分し、領域Q1〜Q2に含まれる円弧数で除算した値が周期線分における点P1,P2,P3でのコントラストとして求められる（次式）。
【００４８】
【数１１】
0005180608.tif 000012
Cnの値を円弧の始点PsからPeまで計算、累積加算してこれを円弧長さrθLで除算すれば、平均的なコントラストCavが求められる（次式）。
【００４９】
【数１２】
0005180608.tif 000013
欠陥判定としては、求まったコントラスト値と実プロファイル（他装置測定）による高さ計測値との相関を同図(c)のようにとることによって検出された線状欠陥のコントラストから欠陥判定が可能である。
【００５０】
上記処理により最終的に周期性円弧状欠陥検出(40181)，孤立円弧状欠陥検出(40201)、ノイズ検出(40191)がなされ、出力装置403により出力される。なお欠陥分類パラメータ(40211,40221)の入力は、図１９(b)に示すように欠陥分類パラメータ入力装置402の入力画面によりユーザにより入力され、検出結果の出力は出力画面403に示すように、欠陥種ごとに例えば色分けして表示される。
【００５１】
上記実施例２によれば、低アスペクト欠陥である周期性円弧状欠陥を発生方向に関係なく、また虚報を抑制し、見逃しなく検出することが可能となる。
【００５２】
＜実施例３＞
前記実施例１は、周期性線状欠陥の検出に係り、実施例２は周期性円弧状欠陥の検出に係るものであるが、これらは同じ欠陥検査装置において、同時に実施するのが望ましい。その場合には、図７のフローチャートにおいて、直線検出ステップ(4014)、線状欠陥判定ステップ(4015)の後に、あるいは平行に、図１４に示す円弧検出ステップ(40141)、円弧状欠陥判定ステップ(40161)を実行するようにすれば良い。こうすることにより、ディスクのWrinkle欠陥である周期性線状欠陥と周期性円弧状欠陥を検出することが可能となる。
【００５３】
＜実施例４＞
上記実施例では低アスペクト欠陥に対する処理フローについて説明したが、上記欠陥検出方法はディスク表面に発生する線状欠陥、円弧状欠陥、例えばスクラッチ等に対する検出にも適用可能である。この場合、第一の光学系の第一送光系101の散乱光を受光素子102、104、105が受光し、その信号を信号処理装置401に入力することによって処理がスタートする。この場合、欠陥分類パラメータ402は検出したい欠陥種に応じてユーザが入力する。この処理により、周期的に発生するスクラッチと孤立的に発生するスクラッチとを分類して検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係るディスク表面欠陥検査装置の全体構成の概略図である。
【図２】本発明の欠陥検出処理が対象とする欠陥の特徴を示した図である。
【図３】本発明に係るディスク表面欠陥検査装置によるディスク表面凹凸欠陥の検出原理を示した図である。
【図４】本発明に係るディスク表面欠陥検査装置の検査方向とディスク表面凹凸欠陥の発生方向の関係を示した図である。
【図５】本発明の欠陥検出処理が対象とする欠陥の画像上の特徴を示した図である。
【図６】ディスク表面欠陥検査装置の送光系の他の構成例を示した図である。
【図７】実施例１による周期性線状欠陥を検出する処理フローを示した図である。
【図８】データ処理のための取得データに対する座標変換を示した図である。
【図９】線状欠陥抽出のためのフィルタの例を示した図である。
【図１０】Hough変換による線検出の原理を説明する図である。
【図１１】Hough変換によって検出した直線に対する測長結果を示した図である。
【図１２】欠陥候補として検出された線分に対する周期性判定を示した図である。
【図１３】欠陥候補として検出された孤立線分，周期性線分に対してコントラストによる高さ判定により、欠陥判定を行う処理を示した図である。
【図１４】実施例２による周期性円弧状欠陥を検出する処理フローを示した図である。
【図１５】Hough変換による円弧検出の原理を説明する図である。
【図１６】Hough変換によって検出した円弧に対する測長結果を示した図である
【図１７】欠陥候補として検出された円弧に対する周期性判定を示した図である。
【図１８】欠陥候補として検出された孤立円弧，周期性円弧に対してコントラストによる高さ判定により，欠陥判定を行う処理を示した図である。
【図１９】欠陥分類パラメータ入力画面と欠陥検出結果を出力する画面の概念図である。
【図２０】従来のディスク表面欠陥検査装置の概略構成図である。
【符号の説明】
【００５５】
101…第一の送光素子、102,104,105…第一の散乱光受光素子、103…第一の正反射光受光素子、106…レンズ、108,109,203…フィルタ、201…第二の送光素子、202…第二の正反射光受光素子、301…ディスク、302…ステージ、401信号処理装置、402…欠陥分類パラメータ入力装置、403…出力装置、3011…凹欠陥、3012…凸欠陥、4011…信号入力ステップ、4012…座標変換ステップ、4013…空間フィルタ処理ステップ、4014…直線検出ステップ、4015…線状欠陥判定ステップ、4016…周期性判定ステップ、4017…高さ判定ステップ、4018…周期性線状欠陥検出ステップ、4020…孤立線状欠陥検出ステップ、4041…アンプ回路、40141…円弧検出ステップ、40151…円弧状欠陥判定ステップ、40161…周期性判ステップ、40171…高さ判定ステップ、40181…周期性円弧状欠陥検出ステップ、40201…孤立円弧状欠陥検出ステップ。
【図１】
0005180608.tif 000014
【図２】
0005180608.tif 000015
【図３】
0005180608.tif 000016
【図４】
0005180608.tif 000017
【図５】
0005180608.tif 000018
【図６】
0005180608.tif 000019
【図７】
0005180608.tif 000020
【図８】
0005180608.tif 000021
【図９】
0005180608.tif 000022
【図１０】
0005180608.tif 000023
【図１１】
0005180608.tif 000024
【図１２】
0005180608.tif 000025
【図１３】
0005180608.tif 000026
【図１４】
0005180608.tif 000027
【図１５】
0005180608.tif 000028
【図１６】
0005180608.tif 000029
【図１７】
0005180608.tif 000030
【図１８】
0005180608.tif 000031
【図１９】
0005180608.tif 000032
【図２０】
0005180608.tif 000033